JP6849611B2 - がん組織を同定するシステム及び方法 - Google Patents

Description

本開示は、診断システム及び方法に関し、具体的には、がん組織を同定するシステム及び方法並びに診断治療方法に関する。

がん組織を同定するために、多数の診断法が開発されてきている。前立腺がんに関しては、最も人気のある診断法は、生体指標前立腺特異抗原（ＰＳＡ）検査及びデジタル直腸検査を含む。これらの診断法の結果が前立腺がんの可能性を示す場合、生体組織検査が行われ、がん組織の存在が確認される。不都合なことに、ＰＳＡの特異度が低く、偽陽性となる度合いが高い。ＰＳＡ検査の利用の増加により、前立腺がんの診断が増え続けており、それと共に過剰診断率が５０％に達していると推定されている。

ＰＳＡ測定の低特異性及び／又は既知の診断撮像技術の低予測値による過剰治療は、不必要な治療法と、それと共に当該治療法に関連して可能な合併症につながる。過剰治療は、治療の副作用を経験する人間の健康を著しく害する。

最近では、前立腺がんの診断にマルチパラメータ磁気共鳴撮像（ｍｐＭＲＩ）を使用することに高い関心が寄せられている。ｍｐＭＲＩは、ダイナミック造影ＭＲＩ、陽子磁気共鳴スペクトル撮像及び拡散強調ＭＲＩといった幾つかの磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）検査の組み合わせを提供する。陽子磁気共鳴スペクトル撮像は、代謝情報を提供する。拡散強調ＭＲＩは、細胞外水分子のブラウン運動を表示する。ダイナミック造影ＭＲＩは、組織血管分布を視覚化する。ｍｐＭＲＩによって提供される解剖学的、生物学的、代謝及び機能動的情報の組み合わせは、前立腺がんの検出精度を向上させることが示されている。より具体的には、直径が１．０ｃｍよりも大きい腫瘍病巣について、ｍｐＭＲＩを使用した前立腺がん検出の精度、感度及び陽性予測値が、それぞれ、７９．８％、８５．３％及び９２．６％であることが示されている。しかし、１．０ｃｍよりも小さい腫瘍病巣については、ｍｐＭＲＩを使用した前立腺がん検出の精度、感度及び陽性予測値が、それぞれ、２４．２％、２６．２％及び７５．９％に落ちる。

従来の診断法では、患者は、生体組織検査の結果が陰性であってもＰＳＡが上昇を示す場合、再生体組織検査に戻される。マルチパラメータＭＲＩは、がんの疑いのある領域の同定に有用であるが、分解能は低く、特に小さい腫瘍については、確定診断できない。更に、マルチパラメータＭＲＩは非常に高価であり、手順のワークフローがかなり複雑である。したがって、再生体組織検査のための追加のｍｐＭＲＩは、かなり著しく費用を負担させ、また、不正確な結果を提供する。

がんの超音波ベースの撮像は、当技術分野においてよく知られている。例えば前立腺におけるがん組織を同定するために、ＭＲＩ経直腸超音波ガイド下標的生体組織検査がしばしば使用される。従来のＢモード超音波は、腫瘍を視覚化するために使用される一方で、このタイプの超音波は、すべてのタイプの腫瘍について非常に信頼性があるわけではなく、というのは、多くの腫瘍のエコー輝度は、周囲の正常組織のエコー輝度と同様であり、Ｂモード画像上では区別することが難しいからである。最近の研究において、前立腺がん検出のために無線周波数（ＲＦ）超音波時系列データの使用がＢモード超音波を上回る向上を示しうることが明らかにされている。

本原理によれば、被験者内のがん領域を同定するシステムは、超音波撮像デバイスを含む。超音波撮像デバイスは、第１の期間中に、被験者の領域から第１の時系列データセットを、第２の期間中に、第２の時系列データセットを取得する。システムは更に、第１及び第２の時系列データセットを受信し、１つ以上の特徴における第１及び第２の時系列データセット間の差分データを計算する比較デバイスを含む。処理デバイスは、差分データを受信し、差分データを、複数の参照被験者内の同じ領域から得られる１つ以上の特徴に関する参照差分データで訓練されている分類器に入力する。参照差分データは更に、組織の組織病理学に基づいて、組織型ががん性であるか又は良性であるかの同定データを含む。決定デバイスは、分類器からの出力に基づいて、領域ががん性であるかどうかを決定する。

別の実施形態では、被験者内のがん領域を同定するシステムは、ワークステーションを含む。ワークステーションは、１つ以上のプロセッサと、メモリと、インターフェースとを含む。撮像デバイスは、第１の期間中に、被験者の領域から第１の時系列データセットを、第２の期間中に、第２の時系列データセットを取得する。ワークステーションは更に、第１及び第２の時系列データセットを受信し、１つ以上の特徴における第１及び第２の時系列データセット間の差分データを計算する比較モジュールを含む。処理モジュールは、差分データを受信し、差分データを、複数の参照被験者内の同じ領域から得られる１つ以上の特徴に関する参照差分データで訓練されている分類器に入力する。参照差分データは更に、組織の組織病理学に基づいて、組織型ががん性であるか又は良性であるかの同定データを含む。決定デバイスは、分類器からの出力に基づいて、領域ががん性であるかどうかを決定する。

別の実施形態では、被験者の領域の特性を同定する方法は、第１の期間中に、被験者の領域から第１の時系列データセットを取得するステップと、第２の期間中に、超音波撮像デバイスから第２の時系列データセットを取得するステップとを含む。１つ以上の特徴において、第１及び第２の時系列データセット間の差分データが計算される。差分データは、複数の参照被験者内の同じ領域から得られる１つ以上の特徴に関する参照差分データで訓練されている分類器に入力される。参照差分データは更に、領域の特性に関するグラウンドトゥルースを含む。領域の特性は、分類器からの出力に基づいて決定される。

本開示のこれら及び他の目的、特徴及び利点は、以下の図面と関連して読まれる好適な実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるだろう。

本開示は、以下の図面を参照して、好適な実施形態の以下の説明を詳細に提示する。

図１は、１つの例示的な実施形態によるがん組織を同定するシステムを示すブロック／フロー図である。 図２は、第２の例示的な実施形態によるがん組織を同定するシステムを示すブロック／フロー図である。 図３は、がん組織の同定方法を示すフロー図である。 図４は、被験者の診断治療方法を示すフロー図である。

本原理によれば、被験者から取得される時系列データからの差分データと、分類器とを使用して、被験者内のがん領域を同定するシステムが提供される。分類器は、参照差分データと、組織病理学に基づくグラウンドトゥルースとを含む。システムは、第１の期間中に、被験者の領域から第１の時系列データセットを、第２の期間中に、第２の時系列データセットを取得する超音波撮像デバイスを含む。システムは更に、第１及び第２の時系列データセットを受信し、１つ以上の特徴において、第１及び第２の時系列データセット間の差分データを計算する比較デバイスを含む。

処理デバイスが、差分データを受信し、当該差分データを、複数の参照被験者内の同じ領域から得られる上記１つ以上の特徴に関する参照差分データで訓練されている分類器に入力する。参照差分データは更に、組織の組織病理学に基づき、組織型ががん性であるか又は良性であるかの同定データを含む。決定デバイスが、分類器からの出力に基づいて、当該領域ががん性であるかどうかを決定する。

システムは、ｍｐＭＲＩと比べて、がん組織又はがん腫瘍の検出を向上させ、費用効果的であり、また、ワークフローがあまり複雑でない。システムは、最初の標的生体組織検査によって提供される診断を補足し、再生体組織検査の場合の追加のｍｐＭＲＩを不要にすることができる。

当然ながら、本発明は、医用診断システムに関して説明されるが、本発明の教示内容は、はるかに広義であり、幾つかの実施形態では、本原理は、定量的に評価する複雑な生物系又は機械系に使用される。更に、本発明は、前立腺がんの検出について具体的に説明されるが、本原理は、肺、肝臓、脳、子宮、胃腸管、排泄器、血管及び身体の任意の他の固形臓器組織、腫瘍組織並びに身体の均一又は不均一に増進する構造といった身体のあらゆる領域における生体系の内部評価手順に適用可能である。図面に示される要素は、ハードウェア及びソフトウェアの様々な組み合わせで実現されてよく、単一の要素又は複数の要素にまとめられる機能を提供する。

図面に示される様々な要素の機能は、専用ハードウェアだけでなく、適切なソフトウェアに関連付けられてソフトウェアを実行可能であるハードウェアを使用することによって提供可能である。当該機能は、プロセッサによって提供される場合、単一の専用プロセッサによって、単一の共有プロセッサによって、又は、複数の個別のプロセッサによって提供可能であり、個別のプロセッサのうちの幾つかは共有されてよい。更に、「プロセッサ」又は「コントローラ」との用語の明示的な使用は、ソフトウェアを実行可能なハードウェアを排他的に指すと解釈されるべきではなく、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）ハードウェア、ソフトウェアを記憶する読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、不揮発性記憶装置等を暗に含むが、これらに限定されない。

更に、本発明の原理、態様及び実施形態だけでなく、これらの具体例を列挙する本明細書におけるすべての記述は、これらの構造上の等価物及び機能上の等価物の両方を包含することを意図している。更に、このような等価物は、現在知られている等価物だけでなく、将来開発される等価物（例えば構造に関係なく、同じ機能を行うように開発される任意の要素）の両方も含むことを意図している。同様に、当然ながら、様々な処理は、コンピュータ可読記憶媒体内に実質的に表現され、コンピュータ又はプロセッサによって、当該コンピュータ又はプロセッサが明示的に示されているか否かに関わらず、実行される。

更に、本発明の実施形態は、例えばコンピュータ若しくは任意の命令実行システムによる又は当該コンピュータ若しくはシステムに関連して使用されるプログラムコードを提供するコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読記憶媒体からアクセス可能であるコンピュータプログラムプロダクトの形を取ることができる。本説明のために、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置若しくはデバイスによる又は当該システム、装置若しくはデバイスに関連して使用されるプログラムを、含む、記憶する、通信する、伝搬する又は運搬する任意の装置であってよい。媒体は、電子、磁気、光学、電磁、赤外若しくは半導体システム（若しくは装置若しくはデバイス）又は伝搬媒体であってよい。コンピュータ可読媒体の例には、半導体若しくは固体メモリ、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、剛性磁気ディスク及び光学ディスクが含まれる。光学ディスクの現在の例には、コンパクトディスク−読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク−読み出し／書き込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）、ブルーレイ（登録商標）及びＤＶＤが含まれる。

本原理によれば、被験者内のがん領域を同定するシステムが提供される。次に、同様の参照符号が同じ又は同様の要素を指す図面を参照する。まず、図１を参照するに、システム１００は、超音波を送信し、エコー情報を受信するトランスデューサアレイ１１４を有するトランスデューサデバイス又はプローブ１１２を特徴とする超音波撮像デバイス１１０を含む。トランスデューサアレイ１１４は、例えば２Ｄ及び／３Ｄ撮像のためにエレベーション及びアジマス寸法の両方において走査可能であるトランスデューサ要素の２次元アレイを含む。超音波撮像デバイス１１０は、好適には、無線周波数（「ＲＦ」）超音波撮像デバイスである。超音波撮像デバイス１１０は、非手持ち式プローブホルダ１１５を含むか又はプローブ１１２が手持ち式であってもよい。

超音波撮像デバイス１１０は更に、被験者（患者）１０２又はボリュームの内部画像を見るためのディスプレイ１０４を含む。超音波撮像デバイス１１０は更に、ユーザが、デバイス１００及びそのコンポーネント並びに機能とやり取りすることを可能にするインターフェース１０６を含む。インターフェース１０６は、キーボード、マウス、ジョイスティック、触覚デバイス又はデバイス１１０からのユーザフィードバック及びデバイス１１０とのインタラクションを可能にする任意の他の周辺機器又は制御機器を含む。

超音波撮像デバイス１１０は、超音波データの時間的なシーケンスである時系列データを取得する。より具体的には、時間的な期間は、連続的な超音波データフレームの取得の時間に関係する。この期間は、通常、超音波撮像デバイスのフレームレートを反映し、通常は数十Ｈｚのオーダーにある。例えば時系列データは、数百フレームを含み、超音波撮像デバイス１１０による数秒から数分の走査中に取得される。時系列データ取得は、超音波デバイスが同じ場所に固定されたままである「定常状態」から取られる。被験者１０２に超音波撮像が行われる際、取得中の動きを補正するために、息止め技術又は位置合わせ技術といった技術が実施される。

超音波撮像デバイス１１０は、第１の期間において、被験者１０２の特定領域１０３から第１の時系列データセット１１６を取得する。超音波撮像デバイス１１０は更に、第２の期間において、被験者１０２の同じ領域から第２の時系列データセット１１８を取得する。例えば第１の時系列データセット１１６は、医師によって、被験者１０２に最初の生体組織検査が行われる時間中に取得され、第２の時系列データセット１１８は、フォローアップ診断セッションにおいて取得される。

システム１００は更に、比較デバイス１２０を含む。比較デバイス１２０は、第１の時系列データセット１１６及び第２の時系列データセット１１８を受信する。時系列データは、データベース又は当技術分野において知られている他のストレージデバイスといったストレージデバイス１１７に記憶されてよい。比較デバイス１２０は、１つ以上の特徴において、第１の時系列データセット１１６と第２の時系列データセット１１８とを比較する。

更に、比較デバイス１２０は、第１の時系列データセット１１６と第２の時系列データセット１１８との差分データ１１９を計算する。例えば超音波撮像デバイス１１０がＲＦ超音波を含む場合、差分データ１１９は、１つ以上の特徴における２つのＲＦ信号間の差分である。或いは、差分データ１１９は、差分に関する様々な派生値であってよい。

差分データの決定は、各患者に対して較正される第１及び第２の時系列データセット間の感度の非常に高い測定値を提供する。差分データの取得は、同じ患者からの２つの超音波信号のセット間であるので、超音波データの差分は、組織特性の変化を直接的に示す。これは、被験者が参照被験者と同様の平均超音波データ特性を有するものと必然的に想定される被験者からの時系列データを解析するために参照時系列データを使用することに比べて、組織同定に関する精度を向上させる。この解析は、参照被験者と比べて特定の組織について非特徴的である超音波データを示す患者では不正確となる可能性がある。

システム１００は更に、ストレージデバイス１１７から又は別の方法で差分データ１１９を受信する処理デバイス１３０を含む。処理デバイス１３０は、複数の参照被験者内の同じ領域から得られた１つ以上の特徴に関する参照差分データ１２３で訓練されている教師付き機械学習分類器１３２を利用する。より具体的には、被験者１０２の時系列データが取得された領域１０３と同じ参照被験者の領域から、複数の参照被験者から２つの時系列データセットが取得される。２つの時系列データセットは、最初の生体組織検査が行われた時間やフォローアップ診断セッションといった異なる時点において取得される。参照被験者からの第１及び第２の時系列データセット間の差分が、訓練データベースに入力される参照差分データ１２３を提供するために決定される。

参照データは更に、例えば組織型ががん性であるか又は良性であるかの分類である組織型に関するグラウンドトゥルースを含む。グラウンドトゥルースは、当該組織の組織病理によって決定される。分類器１３２及び参照データ１２３は、図１に示されるように、ストレージデバイス１１７に含まれても、システムの他のコンポーネント内に含まれていてもよい。

特徴は、好適には、ＲＦ信号の差分といった参照差分データ１２３から抽出されるスペクトル特徴又はウェーブレット特徴である。スペクトル特徴は、組織からの後方散乱信号の識別特性（シグネチャ）を表す。機械学習及び分類フレームワークを使用して分類器１３２が形成される。分類器１３２は、様々な組織領域からの様々な特徴を参照差分データ１２３に応じて分離及び解釈するために、特徴を組織病理学解析の結果に相関させるように訓練される。分類器１３２は、様々な組織型（例えば良性及び悪性の両方）と様々ながんの等級付けとを有する十分な数の時系列データを含むことで正確な分類を提供する。一実施形態では、グラウンドトゥルースは、例えばグリソン（Gleason）スコアに基づいたがんの等級付けを含む。分類器１３２は、分類器に入力された被験者の差分データ１１９の結果に基づいて、出力１３３を生成する。

決定デバイス１３６が、分類器の出力１３３に基づいて組織を等級分けし、分類器の出力に基づいて被験者１０２の領域１０３ががん性であるかどうかを決定する。一実施形態では、決定デバイス１３６は、分類器からの出力に基づいて、被験者は、再生体組織検査又は積極的監視が必要であるかどうかに関する決定を生じさせる。決定デバイス１３６は、ディスプレイ１４０上に当該決定を生成する。しかし、決定デバイスは、オーディオ信号又は当技術分野において知られている他の手段によって当該決定を生成してもよい。

被験者の時系列データからの差分データ１１９と、分類器１３２とを使用するシステムは、ｍｐＭＲＩと比べて、がん組織／腫瘍の検出を向上させ、費用効果的であり、また、ワークフローがより単純であることが示されている。分類器１３２は、参照差分データ１２３と、組織病理学に基づいたグラウンドトゥルースとを含む。更に、システムは、組織同定解析を行う前に、第１及び第２の時系列データセットから特徴を抽出する。特徴分布の変化を特定するために特徴ヒストグラムを比較するといったこれらの特徴の差分比較は、参照データによって訓練されている機械分類器における組織同定解析中に、特徴が直接的且つ独立して使用される場合よりも明確且つ正確な組織の同定データを提供する。

差分超音波特徴は、検出を向上させるために、ｍｐＭＲＩからの特徴又は差分ｍｐＭＲＩからの特徴と組み合わされてもよい。

システムは、図１における個別部品によって大まかに説明されたが、システム及びそのコンポーネントは、超音波のみのワークフローで操作されるＰｈｉｌｉｐｓ社のＵｒｏＮａｖ（商標）システムといった単一のシステムに組み込まれてよい。

図２に示されるように、一実施形態では、システム１００は、ワークステーション１０１を含み、そこから進行が監視及び／又は管理される。ワークステーション１０１は、好適には、１つ以上のプロセッサ１０７と、プログラム及びアプリケーションを記憶するメモリ１０８と、ユーザが画像を確認したり、ワークステーション１０１とやり取りしたりすることを可能にするディスプレイ１０９とを含む。システム１００は更に、キーボード、マウス、ジョイスティック、触覚デバイス又はワークステーション１０１からのユーザフィードバック及びワークステーション１０１とのインタラクションを可能にする任意の他の周辺機器又は制御機器を特徴とするインターフェース１１１を含む。

ワークステーション１０１は、撮像デバイス１１０によって取得された第１の時系列データセット１１６及び第２の時系列データセット１１８を受信し、１つ以上の特徴における第１及び第２の時系列データセット間の差分データを計算する比較モジュール１２４を含む。比較モジュール１２４は、図１に示される実施形態において説明された比較デバイス１２０と同じ機能を提供する。

ワークステーション１０１は更に、差分データ１１９を受信し、当該差分データを、複数の参照被験者内の同じ領域から得られた１つ以上の特徴に関する参照差分データで訓練されている集積分類器に入力する集積処理モジュール１２５を含む。参照差分データは更に、組織の組織病理学に基づいて組織型ががん性であるか又は良性であるかの同定データを含む。処理モジュール１２５は、図１に示される実施形態において説明された処理デバイス１３０と同じ機能を提供する。

ワークステーション１０１は更に、処理モジュール１２５の分類器からの出力に基づいて、領域ががん性であるかどうかを決定する集積決定モジュール１２６を含む。決定モジュール１２６は、図１に示される実施形態において説明された決定デバイス１３６と同じ機能を提供する。

図３を参照するに、本原理に従って、例えば組織領域ががん性であるかどうか、被験者の領域の特性を同定する方法１４４が例示的に示される。ステップ１５０において、第１の期間中に、被験者の領域から第１の時系列データセットが取得される。第１の時系列データセットは、好適には、超音波撮像デバイスを使用することによって、被験者から取得される。超音波撮像デバイスは、好適には、ＲＦ周波数超音波撮像デバイスである。データは、上記されたように、「定常状態」から取得される。

ステップ１６０において、第２の期間中に、被験者の同じ領域から第２の時系列データセットが取得される。例えば第１の時系列データセットを取得するステップ１５０は、最初の生体組織検査時に行われ、第２の時系列データセットを取得するステップ１６０は、フォローアップ診断セッションにおいて行われる。

ステップ１７０において、１つ以上の特徴における第１及び第２の時系列データセット間の差分データが計算される。例えば第１及び第２の時系列データセットがＲＦ超音波デバイスによって取得される場合、差分データを計算するステップ１７０は、１つ以上の特徴における第１及び第２の時系列データセットのＲＦ信号間の差分を得ることによって行われる。

ステップ１７０において、差分データが計算されると、当該差分データは、複数の参照被験者内の第１及び第２の時系列データセットと同じ領域から得られる１つ以上の特徴に関する参照差分データで訓練されている教師付き機械学習分類器に入力される（ステップ１８０）。分類器は更に、領域の特性に関するグラウンドトゥルースでも訓練されている。例えば同定対象の特性が、がん性組織の存在である場合、グラウンドトゥルースは、組織が、当該組織の組織病理によって決定されるように、良性であるか又はがん性であるかということである。分類器は、差分データを組織病理学分析の結果に相関させ、分類器に入力される被験者の差分データの結果に基づいて出力を生成する。

ステップ１９０において、領域ががん組織を含むかどうかといった領域の特性を決定するステップが、分類器からの出力に基づいて行われる。領域ががん組織を含むかどうかを決定するステップは、当該組織に関する段階的スコアを含んでもよい。決定は更に、被験者の再生体組織検査又は積極的監視が行われるべきであるかどうかに関する提案を含んでもよい。

図４を参照するに、本原理に従って被験者の診断治療を行う方法が例示的に示される。ステップ２００において、被験者にＰＳＡ検査が行われる。ＰＳＡ検査によって、被験者内のＰＳＡレベルが下がっていることが示される場合、被験者の積極的監視が行われる。或いは、ＰＳＡ検査によって、ＰＳＡレベルが下がっていることが示される場合、被験者に何も行われなくてもよい。対照的に、ＰＳＡ検査によって、被験者のＰＳＡレベルが上昇してきていることが示される場合、被験者から第１の時系列データセットが取得され（ステップ２０２）、被験者の特定の領域について、被験者のｍｐＭＲＩ撮像が行われる（ステップ２０４）。上記されたように、第１の時系列データセットは、定常状態のＲＦ超音波撮像デバイスか又は当技術分野において知られている他のデバイスによって取得される。第１の時系列データセットは、データベース又は当技術分野において知られている他のストレージデバイスに転送されてもよい（ステップ２０３）。

ｍｐＭＲＩデータは、データベース又は当技術分野において知られている他のストレージデバイスに転送されてもよい（ステップ２０６）。次に、ｍｐＭＲＩデータは解析されて（ステップ２０８）、組織ががんを示すかどうかが決定される。ｍｐＭＲＩ解析結果ががんを示す場合（ステップ２１０）、被験者に標的生体組織検査が行われ、がん組織／腫瘍があるかどうかが確認される。例えば被験者にＭＲＩ経直腸超音波ガイド下標的生体組織検査が行われる。ｍｐＭＲＩ解析結果が陰性である、又は、標的生体組織検査ががんを示さなければ、患者に別のＰＳＡ検査が行われる（ステップ２１１）。

第２のＰＳＡ検査の結果が、ＰＳＡレベルの減少を示す場合、患者の積極的監視が行われる。或いは、第２のＰＳＡ検査がＰＳＡレベルの減少を示す場合、被験者には更なる診断行為を行わなくてよい。第２のＰＳＡ検査の結果がＰＳＡレベルの上昇を示す場合、第２の期間中に被験者の同じ領域から第２の時系列データセットが取得される（ステップ２１４）。第２の時系列データセットは、データベース又は当技術分野において知られている他のストレージデバイスに転送されてよい（ステップ２１５）。

次に、１つ以上の特徴における第１及び第２の時系列データセット間の差分データが計算される（ステップ２１６）。例えば第１及び第２の時系列データセットがＲＦ超音波によって取得される場合、差分データは、１つ以上の特徴における第１及び第２の時系列データセットのＲＦ信号間の差分を得ることによって行われる。

差分データが計算されると、上記されたように、当該差分データは、参照差分データと、当該組織の組織病理学によって決定される組織型に関するグラウンドトゥルースとで訓練されている教師付き機械学習分類器に入力される（ステップ２１８）。分類器は、差分データを組織病理学解析結果に相関させる。

分類器は、分類器に入力される被験者の差分データの結果に基づいて出力を生成する。当該出力に基づいて、領域ががん性であるかどうかに関する決定がなされる（ステップ２２０）。決定は、等級付けされたスケールで行われてもよい。高い等級は、再生体組織検査が行われるべきであることを示す。低い等級は、積極的監視を行ってもよいことを示す。

被験者の診断治療を行うこの方法は、ＭＲＩ経直腸超音波ガイド下標的生体組織検査といった第１の標的生体組織検査を補足するために、時系列データの差分を使用する。当該方法は、再組生体織検の場合の追加のｍｐＭＲＩを不要にする。

なお、修正及び変更は、上記教示内容を考慮して当業者によって行うことができる。したがって、添付の請求項によって説明されるように本明細書において開示される実施形態の範囲内である変更を、開示される開示内容の特定の実施形態において行ってよい。

添付される請求項を解釈する際に、次の通りに理解されるべきである。
ａ）「含む」との用語は、所与の請求項に列挙される要素又は行為以外の要素又は行為の存在を排除しない。
ｂ）要素に先行する「ａ」又は「ａｎ」との用語は、当該要素が複数存在することを排除しない。
ｃ）請求項における任意の参照符号は、その範囲を限定しない。
ｄ）幾つかの「手段」は、同じアイテム、ハードウェア、又は、ソフトウェアによって実現される構造体若しくは機能によって表される。
ｅ）特に明記されない限り、行為の特定の順番を必要とすることを意図していない。

（例示的であって限定を意図していない）被験者内のがん性領域を同定する方法及びデバイスの好適な実施形態が説明されたが、上記教示内容に鑑みて、当業者によって修正及び変更がなされうることに留意されたい。したがって、開示された開示内容の特定の実施形態に変更を行ってもよく、これらの変更は、添付される請求項によって概説される本明細書に開示される実施形態の範囲内であることは理解されるべきである。したがって、特許法によって義務付けられているように、詳細及び特殊性を説明することによって、特許証によって請求され、保護を望むものは、添付される請求項に記載される。

Claims (17)

1. 被験者内のがん領域を同定するシステムであって、
   第１の期間中に、被験者の領域から第１の時系列データセットを、第２の期間中に、第２の時系列データセットを取得する超音波撮像デバイスであって、前記第１の期間は最初の生体組織検査時であり、前記第２の期間はフォローアップ診断セッション時である、超音波撮像デバイスと、
   前記第１の時系列データセット及び前記第２の時系列データセットを受信し、１つ以上の特徴における前記第１の時系列データセットと前記第２の時系列データセットとの差分データを計算する比較デバイスであって、前記１つ以上の特徴は、スペクトル特徴又はウェーブレット特徴を含み、前記差分データは、前記最初の生体組織検査時と前記フォローアップ診断セッション時との間の組織特性の変化を直接的に示す、比較デバイスと、
   前記差分データを受信し、前記差分データを、複数の参照被験者内の同じ領域から得られる前記１つ以上の特徴に関する参照差分データで訓練されている分類器に入力する処理デバイスであって、前記参照差分データは、前記参照被験者からの第１の時系列データセットと第２の時系列データセットとの間の差分データであって、更に、組織の組織病理学に基づく、組織型ががん性であるか又は良性であるかの同定データを含む、処理デバイスと、
   前記分類器からの出力に基づいて、前記領域ががん性であるかどうかを決定する決定デバイスと、
   を含む、システム。
2. 前記超音波撮像デバイスは、無線周波数超音波撮像デバイスを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記超音波撮像デバイスは、固定位置において、前記第１の時系列データセット及び前記第２の時系列データセットを取得する、請求項１に記載のシステム。
4. 前記超音波撮像デバイスは、数秒から数分の走査中に、前記第１の時系列データセット及び前記第２の時系列データセットを取得する、請求項１に記載のシステム。
5. 前記第１の時系列データセット及び前記第２の時系列データセットを受信し、記憶するストレージデバイスを更に含む、請求項１に記載のシステム。
6. 前記比較デバイスが計算する前記差分データは、前記１つ以上の特徴における前記第１の時系列データセット及び前記第２の時系列データセットの無線周波数（ＲＦ）信号間の差分を含む、請求項２に記載のシステム。
7. 前記１つ以上の特徴は、前記参照差分データから抽出される、請求項１に記載のシステム。
8. 前記決定デバイスは、前記被験者が、再生体組織検査又は積極的監視を必要とするかどうかに関する決定を生じさせる、請求項１に記載のシステム。
9. 被験者内のがん領域を同定するシステムであって、前記システムは、
   第１の期間中に、被験者の領域から第１の時系列データセットを、第２の期間中に、第２の時系列データセットを取得する撮像デバイスと、
   ワークステーションと、
   を含み、
   前記ワークステーションは、
   １つ以上のプロセッサと、
   メモリと、
   インターフェースと、
   第１のセッションである最初の期間に取得される第１の時系列データセット及び前記最初の期間よりも後の第２のセッションであるフォローアップ期間に取得される第２の時系列データセットを受信し、
   １つ以上の特徴における前記第１の時系列データセットと前記第２の時系列データセットとの間の差分データを計算し、前記１つ以上の特徴は、スペクトル特徴又はウェーブレット特徴を含み、前記差分データは、組織特性の変化を直接的に示す
   比較モジュールと、
   前記差分データを受信し、前記差分データを、複数の参照被験者内の同じ領域から得られる前記１つ以上の特徴に関する参照差分データで訓練されている分類器に入力する処理モジュールであって、前記参照差分データは、前記参照被験者からの第１の時系列データセットと第２の時系列データセットとの間の差分データであって、更に、組織の組織病理学に基づく、組織型ががん性であるか又は良性であるかの同定データを含む、処理モジュールと、
   前記分類器からの出力に基づいて、前記領域ががん性であるかどうかを決定する決定モジュールと、
   を含む、システム。
10. 前記撮像デバイスは、無線周波数超音波撮像デバイスを含む、請求項９に記載のシステム。
11. 前記撮像デバイスは、固定位置において、前記第１の時系列データセット及び前記第２の時系列データセットを取得する、請求項９に記載のシステム。
12. 前記比較モジュールが計算する前記差分データは、１つ以上の特徴における前記第１の時系列データセット及び前記第２の時系列データセットの無線周波数（ＲＦ）信号間の差分を含む、請求項１０に記載のシステム。
13. 被験者の領域の特性を同定する方法であって、
    第１の撮像セッション時の第１の期間中に、超音波撮像デバイスから、被験者の領域からの第１の時系列データセットを取得するステップと、
    前記第１の撮像セッション時よりも後のフォローアップの第２の撮像セッション時の第２の期間中に、前記超音波撮像デバイスから第２の時系列データセットを取得するステップと、
    １つ以上の特徴における前記第１の時系列データセットと前記第２の時系列データセットとの間の差分データを計算するステップであって、前記１つ以上の特徴は、スペクトル特徴又はウェーブレット特徴を含み、前記差分データは、前記第１の撮像セッション時と前記フォローアップの第２の撮像セッション時との間の組織特性の変化を直接的に示す、計算するステップと、
    前記差分データを、複数の参照被験者内の同じ領域から得られる前記１つ以上の特徴に関する参照差分データで訓練されている分類器に入力するステップであって、前記参照差分データは、前記参照被験者からの前記第１の時系列データセットと前記第２の時系列データセットとの間の差分データであって、更に、組織の組織病理学に基づく、組織型ががん性であるか又は良性であるかの同定データを含む、入力するステップと、
    前記分類器からの出力に基づいて、前記領域ががん性であるかどうかを決定するステップと、
    を含む、方法。
14. 前記第１の時系列データセット及び前記第２の時系列データセットは、無線周波数超音波撮像データを含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記無線周波数超音波撮像データは、固定位置において取得される、請求項１４に記載の方法。
16. 前記分類器からの前記出力に基づいて、がんの等級付けを決定する更なるステップを含む、請求項１３に記載の方法。
17. 前記被験者の再生体組織検査又は積極的監視が行われるべきかどうかを決定する更なるステップを含む、請求項１３に記載の方法。
    

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